Gráficas de dispersión: analizando los datos de Yahoo Finance

Facultad de Economía, UNAM

Activando BatchGetSymbols y DT

Para este ejemplo, utilizaremos los paquetes BatchGetSymbols y DT, los activaremos mediante la función library.

Importando los datos

mis_datos <- BatchGetSymbols(tickers = "GOOG", first.date = "2004-08-19", last.date = Sys.Date(), freq.data = "daily", cache.folder = file.path(tempdir(), "BGS_Cache"))
alphabet <- data.frame(mis_datos$df.tickers)
datatable(alphabet)

Medidas de tendencia central

precio_cierre <- data.frame(alphabet$ref.date, alphabet$price.close)
colnames(precio_cierre) <- c("Fecha", "Precio") 
summary(precio_cierre)

##      Fecha                Precio       
##  Min.   :2004-08-19   Min.   :  49.82  
##  1st Qu.:2008-10-23   1st Qu.: 242.44  
##  Median :2013-01-01   Median : 370.92  
##  Mean   :2012-12-30   Mean   : 584.22  
##  3rd Qu.:2017-03-08   3rd Qu.: 829.23  
##  Max.   :2021-05-14   Max.   :2429.89

Gráfica de dispersión

plot(precio_cierre$Fecha, precio_cierre$Precio)

Tabla de frecuencias

frecuencias_absolutas <- data.frame(table(cut(precio_cierre$Precio, breaks= 10)))
tabla_frecuencias <- transform(frecuencias_absolutas, FreqAc = cumsum(Freq), FreqRel = round(prop.table(Freq), 4), FreqRelAc = cumsum(round(prop.table(Freq), 4)))
colnames(tabla_frecuencias) <- c("Precio de Cierre", "Absoluta", "Abs. Acumulada", "Relativa", "Rel. Acumulada")
datatable(tabla_frecuencias)

Histograma

hist(precio_cierre$Precio, breaks = 10, sub = "Fuente: Elaboración propia")

Polígono

plot(tabla_frecuencias$Absoluta, type = "l", main = "Polígono de frecuencias", xlab = "Clase", ylab = "Frecuencia acumulada", sub = "Fuente: Elaboración propia")

Ojiva

plot(tabla_frecuencias$`Rel. Acumulada`*100, type = "l", main = "Ojiva", xlab = "Clase", ylab = "Porcentaje acumulado", sub = "Fuente: Elaboración propia")

Plotly dispersión

library(tidyverse)
library(plotly)
ggplotly(ggplot(precio_cierre) + geom_line(aes(Fecha, Precio)))

Plotly polígono

ggplotly(ggplot(tabla_frecuencias) + geom_point(aes(`Precio de Cierre`, `Absoluta`)))

Plotly Ojiva

ggplotly(ggplot(tabla_frecuencias) + geom_point(aes(`Precio de Cierre`, `Rel. Acumulada`)))

Echarts dispersión

library(echarts4r)
precio_cierre %>% e_charts(x = Fecha) %>% e_line(serie = Precio) %>% e_tooltip(trigger = "axis")

Echarts polígono

tabla_frecuencias %>% e_charts(x = `Precio de Cierre`) %>% e_line(serie = Absoluta) %>% e_tooltip(trigger = "axis")

Echarts ojiva

tabla_frecuencias %>% e_charts(x = `Precio de Cierre`) %>% e_line(serie = `Rel. Acumulada`) %>% e_tooltip(axisPointer = list(type = "cross"))

---

Esta obra fue generada mediante R en May 17, 2021 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Estadística y Taller IV, Facultad de Economía, UNAM.
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. Creative Commons (CC).